Utilisation des objets connectés pour l'étude de la qualité du sommeil et du risque cardiovasculaire, une approche pharmaco-épidémiologique populationnelle

Use of connected objects to study sleep quality and cardiovascular risk, pharmaco-epidemiological populational approach

• Auteur / Autrice : Rui-Yi Yang
• Direction : Pierre Boutouyrie
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Pharmacologie
• Date : Soutenance le 20/11/2019
• Etablissement(s) : Université Paris Cité
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Médicament, toxicologie, chimie, imageries (Paris ; 2014-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Paris Centre de Recherche Cardiovasculaire (Paris ; 2010-....)
• Jury : Président / Présidente : Rosa Maria Bruno
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Rosa Maria Bruno, Jean-Louis Pépin, Frédéric Roche, Pierre Escourrou, Jean-Philippe Empana
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Louis Pépin, Frédéric Roche

Mots clés

Mots clés contrôlés

Maladies cardiovasculaires

Balistocardiographie

Internet des objets

Système nerveux autonome

Troubles du sommeil

Mots clés libres

Sommeil

Système cardiorespiratoire

Système nerveux autonome

Objet connecté

Ballistocardiographie

Étude populationnelle

Sleep

Cardiorespiratory system

Autonomous nervous system

Connected object

Ballistocardiography

Populational study

Résumé

Les troubles du sommeil peuvent avoir de graves conséquences sur le bien-être et la santé d'un individu. Ils sont également intimement liés aux maladies cardiovasculaires. Le manque de sommeil augmente par exemple les risques d'hypertension, d'accident vasculaire cérébral ou encore de maladie coronaire. La mesure de référence utilisée pour explorer le sommeil et le système cardiorespiratoire durant le sommeil est la polysomnographie. Cependant, cette méthode est intrusive et coûteuse. Les objets connectés offrent une alternative intéressante : ils sont bon marchés, peu ou pas intrusifs et facile d'utilisation. Cette thèse a pour but de mieux comprendre le mode de fonctionnement et d'analyser l'utilité des objets connectés pour la recherche et la surveillance des troubles du sommeil et des maladies cardiovasculaires. L'analyseur de sommeil connecté est le principal objet connecté utilisé durant cette thèse. C'est un coussin d'air connecté à un capteur de pression. Placé sous le matelas au niveau du torse, il est non-intrusif et permet de récupérer des données décrivant la qualité du sommeil du sujet (durée du sommeil, actigraphie...) ou ses données cardiorespiratoires durant le sommeil. Cet analyseur a été utilisé dans trois études. Une première étude composée de personnes apnéiques et saines a permis d'évaluer la fiabilité algorithmique de l'appareil. Une fois la précision évaluée, une deuxième étude composée d'utilisateurs réguliers de l'appareil a été mis en place. Elle a pour but d'analyser les relations entre les variables psycho-comportementales, la qualité de sommeil et les paramètres cardiorespiratoires. Pour cela, des questionnaires ont été soumis à des volontaires et leurs réponses ont été croisées aux données de l'analyseur du sommeil. D'autres objets connectés tels que les analyseurs d'activités ont également été inclus dans l'étude. Enfin, l'analyse des données brutes cardiaques de l'analyseur de sommeil a été approfondie avec la troisième étude composée de personnes saines. Ces données ont été comparées au flux sanguin mesuré par imagerie par résonance magnétique flux 4D afin de mieux comprendre leur origine. Nous avons pu montrer que les mesures de l'analyseur de sommeil étaient fiables, comparées aux mesures de référence. Nous avons montré en population d'usager, que les troubles du sommeil ainsi que les grands facteurs de risques de maladies cardiovasculaires et des maladies respiratoires (notamment l'obésité) étaient corrélés aux données physiologiques durant le sommeil. Enfin, nous avons commencé à mieux comprendre la genèse des signaux de ballistocardiographie enregistrés par l'analyseur de sommeil, ouvrant la voie à une utilisation plus approfondie pour le diagnostic des maladies cardiovasculaires. Le caractère non-intrusif de l'analyseur de sommeil, sa facilité d'utilisation ainsi que la richesse de ses signaux ont permis d'explorer le système cardiorespiratoire durant le sommeil de manière totalement inédite. Au-delà de l'effet de mode actuel, les objets connectés tels que l'analyseur de sommeil sont donc de véritables outils qui peuvent être utilisés à des fins de recherches, de prévention chez le grand public ou de suivi chez les patients.

Sleep-related disorders can severely affect the well-being and the health of a person. They are also closely linked to cardiovascular diseases. Lack of sleep for example increases the risk of hypertension, stoke or coronary disease. Polysomnography is the gold standard to analyze sleep and the cardiorespiratory system during sleep. However, this measure is intrusive and expensive. Connected objects seem to be a promising alternative: they are easy to use, cheap and their intrusiveness is reduced. This thesis aims to explore the usefulness of connected objects to study and to monitor sleep and cardiovascular diseases. A sleep monitor is the principal connected object studied in this thesis. It is composed by an air cushion connected to a pressure sensor. As it is placed beneath the mattress under the torso, it is therefore completely non-intrusive. Various variables can be extracted from it such as sleep data (sleep duration, actigraphy) or cardiorespiratory data during sleep. Three studies have been conducted with it. The first one composed of healthy volunteers and apneic patients were used to validate the algorithm embedded in the sleep monitor. The second one was intended to the sleep monitor's regular users. It aims to analyze the relationship between the psycho-behavior of a subject and its sleep and cardiorespiratory parameters. In order to achieve this, volunteers have to participate to a survey and their answers have been cross-analyzed with sleep monitor's data. Others connected objects such as activity trackers have also been included in the study. Finally, a third study has been conducted on healthy volunteers in order to analyze the sleep monitor's heart data. Those data have been compared to the blood flow measured by 4D flow magnetic resonance imaging in order to have a better understanding of its origin. We were able to show that the sleep analyzer measurements were reliable compared to the reference measurements. We have shown in the user population that sleep disease and major risk factors for cardiovascular disease and respiratory diseases (particularly obesity) are correlated with physiological data during sleep. Finally, we have begun to better understand the genesis of ballistocardiography signals recorded by the sleep analyzer, paving the way for more in-depth use in the diagnosis of cardiovascular disease. The non-intrusiveness of the sleep monitor, its easiness of use and the wide variety of extracted data allowed us to explore the cardiorespiratory system during sleep in a whole new way. Therefore, connected objects such as sleep monitor could be used as devices for research purpose, for disease prevention in general public or for patient monitoring.